MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387778921 · doi:10.1002/wfp2.12063

Women's agency in nutrition in the association between women's empowerment in agriculture and food security: A case study from Uganda

2023· article· en· W4387778921 sur OpenAlexaff
Farzaneh Barak, Jackson Efitre, Robinson Odong, Hugo Melgar‐Quiñonez

Notice bibliographique

RevueWorld Food Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityEmpowermentAgency (philosophy)AgricultureWomen's empowermentBusinessEnvironmental healthSocioeconomicsEconomic growthEconomicsGeographyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examined the relationship between women's empowerment in agriculture (WEA), women's agency in nutrition, and their food security. It aimed to quantify the moderating effect of women's agency in nutrition on the association between WEA and food security. Data from the NutriFish project, a gender‐ and nutrition‐sensitive agricultural intervention in fishing villages in Uganda, were utilized. The study included 380 primary Ugandan female decision makers in dual adult households. WEA was measured using the Project‐level Women's Empowerment in Agriculture Index (pro‐WEAI). Women's agency in nutrition was assessed through measures of agency in regular diet, pregnancy diet, breastfeeding diet, and food purchase. Binary logit regression models were employed to estimate differential associations between WEA and food security, testing three‐way interactions between WEA, agency in regular diet, and food purchase. Results showed that WEA was associated with a 0.18 increase in the predicted probability of food security ( p < .01). Women's participation in food purchase decisions strengthened the WEA‐food security association by 0.33 ( p < .05). The results suggested that promoting women's food purchase agency can enhance the positive link between WEA and food security. Prioritizing interventions empowering women in food purchase decisions improves food security in gender‐ and nutrition‐sensitive programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Food PolicyMême sujetChild Nutrition and Water AccessTravaux en français237 207